pytorch怎么选择指定的卡训练

对于使用PyTorch进行模型训练时，如果有多张显卡，可以使用以下方法选择要使用的显卡：

1. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量

可以在启动程序时设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来选择要使用的GPU设备，具体方法如下：

$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  # 使用id为0和1的两张GPU
$ python train.py

2. 使用torch.cuda.device函数

可以使用```torch.cuda.device()```指定训练时使用的GPU设备，具体方法如下：

import torch

# 指定使用id为0的GPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = MyModel().to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        # 训练代码

在上述代码中，```device```变量指定了使用的GPU设备，同时在每次迭代中将输入数据和标签数据都移动到指定的设备上，使得模型的训练运行在指定的GPU设备上。

总之，在多GPU训练时，PyTorch提供了多种方法来指定使用的GPU设备，选择使用哪种方法由开发者决定。